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提出了一种基于模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks，FNN）的目标识别算法。在对目标进行模糊化处理基础上，通过主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）提取相应的特征空间，以畸变的特征向量对系统进行训练，从而获得较高的目标变化适应性。仿真实验结果表明，这种方法具有较强的自适应能力，抗噪性能也有所提高。